[發明專利]一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法

在審

• 申請號: 202011112357.0
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112232216A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 生田野
• 申請（專利權）人: 哈爾濱市科佳通用機電股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/38;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/33
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 劉強

1.一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一：采集待識別圖像；

步驟二：對采集到的圖像進行灰度直方圖均衡化處理；

步驟三：將灰度直方圖均衡化處理后的圖像與模板圖像進行配準，得到配準后的圖像，即搜索圖；

步驟四：對配準后的圖像進行制動梁支柱圓銷區域定位；

步驟五：獲取制動梁支柱圓銷區域的灰度分布直方圖，并判斷灰度分布直方圖有無雙波峰，若有，則判定為有黑色孔洞，若無，則判定為無黑色孔洞，

若存在黑色孔洞，則判定為故障，若無黑色孔洞，則進行模板匹配判斷，若符合，則判定為故障，若不符合則判定為非故障。

2.根據權利要求1所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟二的具體步驟為：首先統計圖像直方圖，按照灰度級劃分為三個灰度區間，使三個灰度區間的像素點數量相等，然后分別在[0,level1),[level1,level2),[level2,255]三個灰度區間做直方圖均衡化，最后進行合并。

3.根據權利要求2所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟三的具體步驟為：

首先設定閾值Th，在模板圖中隨機選取不重復的像素點，并計算該像素點與當前子圖的絕對誤差，即經過直方圖均衡化的待檢測圖像的絕對誤差，將誤差累加，當誤差累加值超過了閾值Th時，將累加次數記為H，并將所有子圖的累加次數H用一個表R(i,j)表示，當隨機點的累加誤差和超過了閾值，則放棄當前子圖轉而對下一個子圖進行計算，遍歷完所有子圖后，選取最大R值所對應的(i,j)子圖作為匹配圖像；

獲取匹配圖像后，根據搜索圖中子圖與模板圖之間的位置關系，對搜索圖進行仿射變換，得到配準后的圖像，同時記錄與模板圖匹配的子圖的坐標。

4.根據權利要求3所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟三中配準的偏移量表示為：

其中，

M表示灰度直方圖均衡化處理后的圖像的長，N表示灰度直方圖均衡化處理后的圖像的寬，T＝E(T)表示模板圖的平均灰度值，S_i，j表示搜索圖中的一個子圖，表示子圖和模板的均值，(s，t)表示以圖片左上角為0，0點開始的坐標，(i,j)為模板圖左上角起始位置。

5.根據權利要求4所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述R(i,j)表示為：

6.根據權利要求5所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟四中根據與模板圖匹配的子圖的坐標對配準后的圖像進行制動梁支柱圓銷區域定位。

7.根據權利要求6所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟五中模板匹配判斷的具體步驟為：

步驟五一：將步驟一中采集到的待識別圖像依次執行灰度化和邊緣檢測處理；

步驟五二：獲取灰度化和邊緣檢測處理后的圖片中所有輪廓的最小外接矩形，同時根據矩形的寬高比篩選掉其中不合理的矩形，之后根據篩選后的最小外接矩形獲取制動梁支柱圓銷區域；

步驟五三：根據步驟五二中獲取到的制動梁支柱圓銷區域，利用關鍵點檢測算法獲取模板和制動梁支柱圓銷區域圖片中的特征點，并得到模板圖特征點個數P和待檢測圖特征點個數Q；

步驟五四：定義一個閾值，判斷特征點個數P和Q的差值是否大于該閾值，若大于閾值，則有故障出現在該子圖上，上報故障至檢車平臺；若不大于閾值，則表示沒有超過閾值的特征點出現，繼續處理下一張圖片。

8.根據權利要求7所述的一種鐵路貨車制動梁支柱圓銷丟失故障識別方法，其特征在于所述步驟五三的具體步驟為：

步驟五三一：利用模板圖和待檢測圖各選取一個特征點，并計算兩個特征點間的歐式距離，并根據歐式距離確定兩個特征點的匹配度，根據匹配度確認出為模板圖和待檢測圖對應特征點的位置關系；

步驟五三二：在獲取到的的每個特征點周圍，以該特征點為矩形中心，取一個5*5的矩形區域塊；

步驟五三三：在每個子區域內統計25個像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征；

步驟五三四：結合水平方向和垂直方向的haar小波特征，共獲取6*6*6＝216維向量作為Surf特征的描述子，根據Surf特征的描述子的對應關系得動模板圖特征點個數P和待檢測圖特征點個數Q。